为了帮助企业高管追踪最新的发展态势，麦肯锡技术委员会再次找出并解读了当今呈现出的最重要的技术趋势。虽然许多趋势还处于应用和规模化的早期阶段，但高管们可以利用此项研究提前做好规划，了解潜在的使用案例，并在招聘或提升人才技能时准确定位所需的关键技能，从而将这些机遇转化为成果。
我们对关注度、创新和投资方面的量化指标进行了分析，以衡量每种趋势的发展势头。考虑到这些趋势的长期性和相互依赖性，我们还深入研究了围绕每种趋势的底层技术、不确定性和问题。今年，我们为分析工作增加了一个重要的新维度——人才。我们为每种趋势的最相关的职位提供了人才供需动态数据。
新趋势和显著趋势
去年所有的 14 个趋势都仍在我们的榜单上，但其中一些趋势经历了加速的势头和获得了更多的投资，而另一些趋势则出现了下滑。一个新趋势——aigc——高调登场，并已显现出对商业具有变革性影响的潜力。
这一新科技代表了ai的下一个前沿。基于应用ai和ml产业化等现有技术，aigc在大多数行业都具有巨大的潜力和适用性。从 2021 年到 2022 年，人们对这一话题的兴趣(从新闻和互联网搜索量来看)增加了三倍。正如我们最近所写的文章，aigc和其他基础模型通过将辅助技术提升到一个新的水平，缩短应用程序开发时间，并为非技术用户提供强大的能力，从而改变了ai的游戏规则。aigc将通过特定使用案例和更广泛的用途(如协助编写电子邮件)来提高生产力，从而创造高达 4.4 万亿美元的经济价值。尽管aigc可以释放巨大价值，但企业不应低估底层ai技术和ml产业化给各行业带来的经济意义和增长潜力。
对大多数技术趋势的投资都在逐年收紧，但未来的增长潜力仍然很大，最近科技估值的反弹也进一步证明了这一点。事实上，2022 年的绝对投资额依然强劲，合计超过 1 万亿美元，这表明人们对这些趋势的价值潜力充满信心。因为安全性、隐私和弹性在各行业变得越来越重要，从而在去年的 14 个趋势中，对信任架构和数字身份的投资增长幅度最大，增长了近 50%。对其他趋势(如应用ai、高级网络连接、云计算和边缘计算)的投资有所下降，但这可能至少部分归因于这些技术的成熟度。与投资时间跨度较长的新兴技术(如气候技术和交通技术)相比，较为成熟的技术可能容易受到短期预算动态的影响。此外，随着一些技术可以带来越来越高的利润，它们往往可以以更低的边际投资进一步扩大规模。鉴于这些技术在大多数行业都有应用，我们毫不怀疑其被广泛应用的趋势将继续扩大。
企业不应过分关注那些最受注目的趋势。如果只关注最热门的趋势，则他们可能会错过其他技术所蕴含的巨大价值潜力，以及可能错失自身能力建设的机会。相反，寻求长期发展的公司应侧重于以组合投资，投资于对其业务最重要的一些技术趋势。云计算、边缘计算和未来的生物工程等技术都在创新方面稳步增长，并继续在各行业扩大使用案例。事实上，各行业已经明确的边缘计算使用案例超过 400 个，预计在未来五年内，边缘计算使用案例将在全球范围内出现两位数的增长。此外，量子等新兴技术也在不断发展，并显现出创造价值的巨大潜力。我们对 2023 年的最新分析显示，量子计算可能最早会对汽车、化工、金融服务和生命科学这四个行业带来经济影响，到 2035 年，这四个行业可能会创造高达 1.3 万亿美元的价值。通过审慎评估不断变化的形势并考虑采用一种平衡的方式，企业可以利用成熟技术和新兴技术来推动创新，实现可持续增长。
科技人才动态
人才是发展竞争优势的关键源泉，其重要性怎么强调都不为过。人才匮乏是制约发展的首要问题。企业对那些可利用技术趋势创造价值的技能型人才的需求与市场可用人才之间存在巨大差距：我们对这些技术趋势中的 350 万条招聘信息进行了调查，发现许多最急需的技能，其每条招聘信息中拥有合格从业人员的数量还不到全球平均水平的一半。企业应该掌握人才市场的状况，随时准备应对重大变化，并为他们希望聘用和留住的技术人员提供有吸引力的价值定位。例如，近期科技行业的裁员可能会给其他行业带来一线希望，因为这些行业一直苦于无法得到优秀求职者的关注，苦于无法留住高级技术人才。此外，其中一些技术将加快劳动力转型的步伐。未来十年，工人工作时间的 20% 到 30% 可能会被自动化技术改变，从而导致工人完成工作所需的技能发生重大转变。企业应继续研究如何调整人员的角色或提高个人技能，以满足特殊的工作要求。2021 年至 2022 年期间，尽管全球职位招聘信息发布量总体减少了 13%，但与技术趋势相关领域的职位招聘信息发布量却显著增长了 15%。2018 年至 2022 年，应用ai和下一代软件开发领域共发布了近 100 万个职位。下一代软件开发领域的职位数量增长最为显著。
大多数领域从业人员的光明前景凸显了雇主面临的挑战，这些雇主正苦于寻找足够的人才来满足自身需求。在许多高科技领域，包括ai、量子技术、航天技术、电气化和可再生能源，合格人才的短缺一直是制约其发展的因素。在云计算和ml产业化等领域的人才紧缺问题尤为突出，而这些技术也是大多数行业所需要的。在需要雇佣高度专业化人才的领域(例如未来交通和量子计算)，人才紧缺也是一个重大挑战。
15 个技术趋势
这份报告为所有 15 个技术趋势列出了考虑因素。我们将这些因素分为五大类，以更方便地研究相关趋势：ai革命、构建数字化未来、计算和互联领域尖端科学、前沿科技工程以及可持续发展的世界。当然，在研究一些趋势组合时，跨越这些分类也会产生巨大的力量和潜力。
为了描述每个趋势的状态，我们为创新(基于专利和研究工作)和关注度(基于新闻和网络搜索量)制定了分数。我们还统计了相关技术的投资状况，并对企业采用这些技术的程度进行了评级。
应用ai
ml所训练的模型可用于解决一些分类、预测和控制问题，以使某些工作自动化、增加或增强某些能力和产品，以及做出更好的决策。
ml产业化
快速发展的软件和硬件人生就是博尊龙凯时的解决方案生态系统正在推动各种工作实践，从而可以加快ml人生就是博尊龙凯时的解决方案的开发、部署和维护工作，并降低其风险。
aigc
aigc可以通过挖掘非结构化混合模态数据集来创建文本、视频、代码甚至蛋白质序列等各种形式的新内容，从而实现工作的自动化，并且做得更好更快。
新一代软件开发
新的软件工具(包括那些可支持现代代码部署管道和自动完成代码生成、测试、重构和翻译的工具)可以提高应用程序的质量和改进开发流程。
信任架构和数字身份
数字信任技术使企业能够在使用其数据、数字产品和服务时建立、扩大和维护利益相关者的信任。
web3
web3 包括各种平台和应用程序，旨在通过开放的标准和协议，实现向未来的去中心化的互联网转变，同时还可保护数字所有权。这不仅仅是加密货币投资，而是为特定目的设计软件的一种变革方式。这种转变有可能为用户带来更大的数据所有权，并催生新的商业模式。
高级网络连接
低功耗无线网络、5g/6g 蜂窝网络、wi-fi 6 和 7、低地轨道卫星以及其他技术可以为一系列数字人生就是博尊龙凯时的解决方案提供支持，从而这些人生就是博尊龙凯时的解决方案可推动当今和未来各行业的发展和提高生产力。
沉浸式现实技术
沉浸式现实技术利用传感技术和空间计算，帮助用户通过混合现实或增强现实技术“以不同的视角看世界”，或通过虚拟现实技术“看不同的世界”。
云计算和边缘计算
在云计算和边缘计算领域，工作负载分布在不同地点(例如超大规模远程数据中心、区域中心和本地节点)，以缩短延迟，降低数据传输成本，遵守数据主权法规、数据自主权，以及保证安全性。
量子技术
基于量子的技术可为处理某些问题提供指数级增长的计算性能，并可使通信网络变得更安全。
未来交通
交通技术旨在利用自主、互联、电动和共享人生就是博尊龙凯时的解决方案，提高人员和货物在陆地和空中运输的效率以及可持续性。
未来的生物工程
生物技术和信息技术的融合可改善人类健康和人体机能，改变食物营养价值链，设计出创新型产品和服务。
未来的航天技术
卫星、发射器和居住技术的进步以及成本的降低，使创新型航天业务和服务成为可能。
电气化和可再生能源
电气化和可再生能源有助于推动实现净零排放承诺，所涵盖的能源包括太阳能、风能、水能和其他可再生能源;核能、氢能、可持续燃料，以及电动汽车充电。
电气化和可再生能源之外的气候技术
气候技术包括碳捕集、利用和封存 (ccus);碳清除、自然气候人生就是博尊龙凯时的解决方案、循环技术、替代蛋白质和农业、水和生物多样性人生就是博尊龙凯时的解决方案和适应性，以及追踪净零排放进度的技术。
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